大数据中采集数据放到mysql当中,数据量那么大,能承受住吗?

MySQL单表上限不固定，受操作系统影响。
理论上限：MySQL3 .2 3 MyISAM最大6 5 5 3 6 TB，InnoDB最大6 4 TB。
实际上限：单表2 000W条(4 G)运行良好，优化后5 000W(1 0G)。
OLTP表建议：单表2 000W行，1 5 G内，1 6 00/s读写量。
1 亿数据也能存，但非推荐方案。
单表推荐5 00W-1 000W。
DDL操作开销大：表结构修改耗资源。
索引效率降低：数据量大，查询变慢。
备份恢复难：时间长，运维风险高。
存储引擎： InnoDB支持事务、行级锁，适合高并发。
MyISAM适合读取多、写入少。
分区策略： 大表分小表，加快读取速度。
缓存与分片： 多种缓存和分片，提高读写效率。
你自己掂量。

mysql一个表可以存多少条数据

对，MySQL表能存9 2 2 亿条记录，6 4 TB大小。

表结构复杂，列多，数据大，行就长。

存储引擎不同，存法不一，上限有差异。

服务器配置也关键，文件设置影响大。

理论上最大行数9 2 2 亿，表6 4 TB。

但实际受限硬件，配置影响。

大数据量查询慢，更新更麻烦。

分区可提高性能，管理更方便。

一张mysql 表存多少数据合适

嗯...MySQL表能存多少数据啊...这事儿吧...还真没个死规定。

就说2 02 2 年吧...我碰到过一个项目...那个表啊...存了大概5 000万条记录...当时用的是InnoDB引擎...服务器配置是3 2 G内存...两个5 00G的SSD硬盘...跑着还行...但慢是肯定的...
关键啥呢？硬件是基础。
比如你内存不够...innodb_buffer_pool_size设小了...假设你表有2 000万条...每条就1 KB...那就是2 G数据...你内存才1 6 G...那还得了？缓存进不去...查啥都得掏硬盘...那简直了...查询时间能给你拖垮...我当时也懵...
再说磁盘...InnoDB理论上支持到6 4 TB...但你硬盘多大？就算你用分布式存储...那也是个问题。
2 02 2 年那个分布式方案...分片的时候没调好...结果一个分片就堆了几亿条...直接卡死...最后只能拆分...费老大劲...
索引也重要。
我见过一个表...就一千万条...结果加了十几个索引...写操作直接变慢...一条插入得等半天...后来才反应过来...索引是用了...但用多了...得不偿失...特别是复合索引...顺序不对...根本用不上...
分区表也是个选择。
比如按月份分区...查询只需要看当前几个月...不用全表扫描...那个电信公司...他们那个计费表...按天分区...效果就好很多...管理也方便...
行业里吧...确实有说法。
像阿里那个Java手册...就推荐2 000万条以内...说是高并发下稳定...也有些公司分库分表...把表拆成几十个...每个也就一千万左右...查询快多了...但维护也复杂...
说实在的...1 亿条记录...也不是完全不行...但你得硬件给力啊...内存3 2 G起步...最好6 4 G...SSD硬盘要大容量...还要会调参数...innodb_buffer_pool_size得设大...比如你内存6 4 G...设5 0G...日志文件也得上调...
但一般情况下...2 000万条...我觉得就差不多了...再往上...就得考虑分表了...特别是查询要求又急...又不能忍受慢...那肯定得分啊...
反正吧...这事儿没绝对...得看你自己情况...监控很重要...比如用PerconaPMM...实时看看...CPU用多少...内存够不够...查询慢不慢...根据实际情况来...别光听说的...得自己试试...